基于神经网络的发动机预测燃烧放热率研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

发动机燃烧放热率是表征发动机燃烧过程性能的重要指标，它直接影响发动机的动力性、经济性和排放性能。

准确预测发动机燃烧放热率对于优化发动机设计、提高燃烧效率、降低排放具有重要意义。

目前，传统的发动机燃烧放热率预测方法主要依赖于经验公式和简化模型，难以准确描述复杂的燃烧过程，预测精度有限。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在发动机燃烧放热率预测方面开展了大量研究，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在发动机燃烧放热率预测方面取得了一些进展，特别是在应用神经网络技术方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是利用神经网络技术建立发动机燃烧放热率的预测模型，并对其进行验证和分析。

具体包括以下几个方面：
1.数据采集与预处理：收集发动机在不同工况下的运行数据，包括进气压力、进气温度、燃油喷射量、发动机转速、扭矩等，并对数据进行清洗、归一化等预处理，以提高模型训练效率和预测精度。

2.神经网络模型构建：选择合适的神经网络模型，例如bp神经网络、径向基函数(rbf)神经网络、卷积神经网络(cnn)或长短期记忆(lstm)网络等，根据发动机燃烧放热率的特点和数据特征，确定网络结构、层数、神经元个数等参数。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的方法。

1.理论分析阶段：研究发动机燃烧过程的基本原理和影响燃烧放热率的关键因素，分析神经网络的基本原理和不同网络结构的特点，确定适合发动机燃烧放热率预测的神经网络模型。

2.数值模拟阶段：利用发动机仿真软件建立发动机燃烧过程的数值模型，通过仿真实验获取不同工况下的发动机运行数据，并对数据进行预处理和特征分析。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出了一种基于深度学习的发动机燃烧放热率预测方法，相较于传统方法，能够更准确地描述燃烧过程的复杂非线性关系，提高预测精度。

2.结合发动机运行工况和燃烧特性，对神经网络模型进行优化，提高模型的泛化能力和鲁棒性，使其能够适应更广泛的工况范围。

3.利用实际发动机试验数据对模型进行验证，并与传统模型进行对比分析，验证模型的有效性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 李国祥,谢辉,伏喜胜,等.基于改进elman神经网络的动力电池soc估算[j].机械工程学报,2021,57(13):174-184.

[2] 何立涛,黄豪杰,张俊,等.基于深度学习的汽油机燃烧放热率预测[j].内燃机学报,2022,40(04):338-346.

[3] 王建新,张浩,张博,等.基于深度学习的汽油机循环放热率预测模型研究[j].车用发动机,2022,40(04):9-15.